基于抽样分组长度分布的加密流量应用识别

• 作者: 吴亚飚 王枞 高长喜
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 加密流量分类 应用识别 深度分组检测 动态流检测 混合方法
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 65-75
• 页数: 11页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 9163字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2015171

摘要

基于确定性抽样数据分组序列的位置、方向、分组长度和连续性、有序性等流统计特征和典型的分组长度统计签名,并结合带数据分组位置、方向约束和半流关联动作的提升型DPI,提出了一种基于假设检验的加密流量应用识别统计决策模型,包括分组长度统计签名决策模型和DFI决策模型,并给出了相应的分组长度统计签名匹配算法以及基于DPI和DFI混合方法的加密流量应用识别算法.实验结果表明,该方法能够成功捕获加密应用在流坐标空间中独特的统计流量行为,并同时具有极高的加密识别精确率、召回率、总体准确率和极低的加密识别误报率、总体误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴亚飚		2	8	2.0	2.0